# Vue-typescript Long类型失去精度 Vue typescript项目Long类型数据失去精度如何解决 # 一、后台解决方案 将 Long 类型转换成 String 类型然后传给前端
文章目录 一、生成函数移位性质 1 ( 向后移位 ) 二、生成函数移位性质 2 ( 向前移位 ) 参考博客 : 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数...| 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 一、生成函数移位性质 1 ( 向后移位 ) ---- 生成函数移位性质 1 ( 向后移位...A(x) , 求 另外数列 b_n 的 生成函数 B(x) ; 已知数列 a_n = \{a_0, a_1 , \cdots , a_n , \cdots\} , 生成函数为 A(x..., B(x) 的生成函数项是 a_1x^{l+1} , 对应的 A(x) 中的生成函数项是 a_1x B(x) 生成函数 中每项只是在 数列 a_n 的 生成函数 A(x) 每项的基础上..., 乘以 x^l 即可 ; 二、生成函数移位性质 2 ( 向前移位 ) ---- 生成函数移位性质 2 ( 向前移位 ) : b_n = a_{n+1} , 则 B(x) = \cfrac{A
插值模块 scipy.interpolate是插值模块，插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。与拟合不同的是，要求曲线通过所有的已知数据。...计算插值有两种基本的方法： 对一个完整的数据集去拟合一个函数； 仿样内插法：对数据集的不同部分拟合出不同的函数，而函数之间的曲线平滑对接。...SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。...一维插值interp1d 官方文档 class scipy.interpolate.interp1d(x, y, kind='linear', axis=-1, copy=True, bounds_error...插值 【插值】scipy.interpolate.
几个月前，我看到一篇博文根据Github上的实例，列出了一些最流行的python库中最常用的函数/模块。我已将这些结果做了可视化并写下每个库中排名前10的例子。...Github上最流行的Pandas,Pandas.DataFrame, NumPy和SciPy函数。...例如，我们可以看到，尽管pd.Timestamp在Github上的所有实例中占有很大比例，但在项目中的使用频率并不如其它函数。 ◆ ◆ ◆ Pandas ?...SciPy ? 1)stats: 一个包含不同统计函数和分布的模块（连续和离散）。...10)misc: 一个包含了“仅在此出现的实用函数”的模块。基于谷歌搜索结果，人们常用misc.imread 和 mics.imsave来打开和保存图片。 ?
以下源代码是之前阅读C库代码获取的，分享一下： _lrotr()将一个无符号长整形数左循环移位的函数 原形：unsigned long _lrotr(unsigned long value,int count..._rotl函数做再次封装 unsigned long _lrotl (unsigned long val,int shift) { return( (unsigned long) _rotl...((unsigned) val, shift) ); } _lrotr()将一个无符号长整形数右循环移位的函数 原形：unsigned long _lrotr(unsigned long value...unsigned long val,int shift) { return( (unsigned long) _rotr((unsigned) val, shift) ); } 简单对以上两个核心函数进行测试..._rotl函数做再次封装 unsigned long _lrotl (unsigned long val,int shift) { return( (unsigned long) _rotl
PHP 在底层已经帮我们准备好了很多的数学计算函数，就让我们一一来学习吧。 什么是精度问题 关于精度问题，可能很多做过金融方面的小伙伴都不会陌生。...如果想要精确地计算，就可以使用 bc 扩展相关的函数，也就是我们最后演示的那个 bcmul() 函数。它的作用就是第一个参数乘以第二个参数，获得的结果也是高精度的，也就是精度准确的结果。...注意，这几个函数都有第三个参数，它表示的是保留小数点的位数，我们都给了保留 10 位小数点，目的是希望如果出现丢失精度的问题可以和原计算比对。...bcpow() 是乘方的计算，对应的是普通函数中的 pow() 函数，同样在这里我们在普通函数的计算中 1.1 的 2 次方出现了精度问题，使用 bcpow() 我们显示 30 位的小数也没有找到精度异常...比较函数 上面说完了各种精度计算的函数，接下来我们看一下数字比较的问题。
变量 void 表示空，用于无返回值的函数。...比如顶点shader中main函数： void main() { gl_Position = vPosition; } float、int、bool 分别代表浮点型，整型，布尔型。...函数 函数的用法和C语言基本相同，在GLSL中不能递归调用且必须声明返回值类型，如果没有返回值则使用void。...当使用低精度时可以更加高效的运行，如果精度不合理可能会出现失真的问题，曾经在项目中遇到过拍照黑边的问题就是精度的问题引起的。...指定默认精度方式如下： precision mediump float; 如果未使用的精度限定符的变量将会使用此默认值，用法如下： //指定精度 highp vec4 position; //默认精度
咳咳，我一直对这个函数的命名挺纠结的，明明返回的是秒，非要在名字带个micro，总让我以为返沪的是微秒（microseconds）。...其实这个函数的功能是返回带微秒的时间，PHP中声明如下： mixed microtime ([ bool $get_as_float = FALSE ] ) 关于返回值，文档中是这样描述的 By default...其实这只是由于浮点数显示精度设定导致的，并不影响运算(比如求时间差值）精度。 如果想让其更高精度的显示，可以试试如下代码： <?...C3TZR1g81UNaPs7vzNXHueW5ZM76DSHWEY7onmfLxcK2iPJtsRXm4j3pugmKFsaTvJTiaXsgUnfCcHyA4DwDmQYgZ3djgQFNHe14g5iQeociD2HpwE4Mpdt.png 可见之前默认的浮点数显示精度为
---- BigDecimal构造函数使用java.math.BigDecimal#BigDecimal(java.lang.String) ---- 浮点数转换为BigDecimal类型时，如果使用...java.math.BigDecimal#BigDecimal(double)方法，会造成精度丢失。...务必使用带字符串的构造函数，避免精度丢失，尤其涉及到金钱计算。...小结 ---- 考虑到精度问题，java.math.BigDecimal必须使用带字符串的构造函数，以及使用方法java.math.BigDecimal#compareTo比较。...说明： equals()方法会比较值和精度（ 1.0 与 1.00 返回结果为 false） ， 而 compareTo()则会忽略精度。 ----
1 问题 在学习深度学习的过程中，欲探究激活函数Relu对精度和损失的影响。 2 方法 测试设置激活函数时和没有设置激活函数时网络的性能。...具体实现梯度下降算法的传播 #SGD随机梯度下降学习度 #y=ax+b optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.15) #损失函数...train_acc_list,train_loss_list,val_acc_list,val_loss_list=[],[],[],[] #找出周期内最好的模型 #评价标准：验证集的精度...'-', c='b') plt.title('loss') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('number') plt.show() 最后无激活函数时结果如图所示...： 有激活函数时结果如图所示： 3 结语 通过实验发现，在未使用激活函数时，通过不断地训练模型，模型的准确率和损失率都时比较稳定地上升和下降，但是在上升和下降地过程中会出现抖动地情况，但是使用激活函数之后
注意： 的概率质量函数randint是： 对于k = low, …, high – 1。 randint需要low和high作为形状参数。 上面的概率质量函数以“standardized”形式定义。...例子： >>> from scipy.stats import randint >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots...pmf(k, low, high, loc=0) 概率质量函数。 logpmf(k, low, high, loc=0) 概率质量函数的对数。...cdf(k, low, high, loc=0) 累积分布函数。 logcdf(k, low, high, loc=0) 累积分布函数的日志。...ppf(q, low, high, loc=0) 百分比点函数(的倒数cdf—百分位数)。 isf(q, low, high, loc=0) 逆生存函数(sf)。
首先，该研究团队证明了具有单个隐藏层 AdderNet 和宽度有界的 AdderNet 可以近似一个紧集中任意勒贝格可积函数。其结果可与传统神经网络的通用近似结果相媲美。...众所周知，乘法的速度慢于加法，但是深度神经网络前向推理过程中的计算包含了大量权重和激活函数之间的乘法。因此，许多论文尝试研究了如何减少神经网络中的乘法计算，从而加快深度学习速度。...尽管深度神经网络的二值化可以显著降低计算成本，但往往难以保证原有的识别精度。此外，二值网络的训练过程并不稳定，而且通常需要使用较小的学习率，因此会有更慢的收敛速度。...为执行的加法次数，XNOR 为执行的「异或非」运算次数 在 ImageNet 数据集上的分类结果 可以看到，在图像分类任务上，AdderNet 的表现与 CNN 相近，且几乎不需要任何乘法计算，在精度上优于二值化神经网络...在常用的 ResNet-18 和 ResNet-50 架构上，AdderNet 新版本的精度已经和原始卷积网络十分相似，差距在一个点以内。
然而，随着医学图像数据的不断增加和临床需求的日益提高，如何进一步提升分割精度和效率，仍然是当前研究的热点和难点。 正是在这样的背景下，KAN卷积技术应运而生。...此定理为多变量函数的表示提供了理论基础，指出这些函数可以通过一元函数与固定二元函数的组合来构建。据此，KAN卷积可视为一种高度非线性且能有效捕捉复杂依赖关系的卷积操作。...KANLinear替换MLP： 将U-Net中的传统MLP层替换为KANLinear层，意味着这一层将KAN的特定优势（诸如强大的非线性处理能力或高精度的函数逼近能力）与线性变换的简洁高效相结合。...融入移位思想： 尽管Vision Transformer（ViT）并不直接包含“移位”这一具体操作，但其自注意力机制在捕捉图像全局依赖关系上的能力，与移位操作在促进信息流动和扩大全局感受野方面的效果异曲同工...定理表明，任何多元连续函数都可以表示为单变量连续函数的两层嵌套叠加（一个单一变量的连续函数和一系列连续的双变量函数的组合）。这为多维函数的分解提供了理论基础，也是KAN模型设计的核心思想。
参考链接： Python中的精度处理 当我们利用python进行数据计算时，通常会对浮点数保留相应的位数，这时候就会用到round函数，相信各位朋友在进行使用时会遇到各种问题，关于round函数保留精度...首先，先将结论告诉大家：round函数采用的是四舍六入五成双的计数保留方法，不是四舍五入！ 1、什么是四舍六入五成双？ 四舍六入五成双是一种比较科学的计数保留方法。...为了便于理解举个例子吧：比如是1.15--->1.2, 1.25--->1.2， 1.250--->1.2, 1.25012--->1.3 2、python中round函数使用 开始在python...中使用round函数时，你会发现:round(1.15,1)-->1.1，看到这个结果时千万别慌，这个是正常的。...，使用该函数进行计算时，结果会更加的科学精确。
从这一点出发，作者希望以更少的移位操作构建高效的网络。 为了避免无意义的记忆移动，我们在损失函数中加入位移惩罚来消除无用的Shift操作。...的设置： 当 从0增大到5e-4时， 发现大部分Shift操作被逐步消除，而网络的精度略有下降。这里的( )实际上相当于量化感知的主动移位Active Shift。...而恰好 -范数(以向量的-范数为例)： 不涉及乘法运算且也是一种距离度量函数，所以输出的特征可以被重新计算为： 只是把距离度量函数变为了不含乘法运算的 -范数。...对于AdderNet： 式中 代表符号函数。 这一眼就能看出有问题，符号函数的输出结果只有 这三种情况，也就是说你的梯度也只可能算出来这三个值。...是激活函数输出， 为输入， 为权重。
变换，如移位、滞后和填充。 重采样、下采样和聚集等重采样方法 statsmodels statsmodels库提供统计建模的工具。...时间序列分析图如自相关函数（ACF）和部分自相关函数（PACF）。 线性时间序列模型，如自回归（AR），移动平均（MA），自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）。...有很多方法可以安装SciPy。...SciPy文档非常出色，涵盖了页面上多个不同平台的操作说明安装SciPy Stack。...# scipy import scipy print('scipy: %s' % scipy.
(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) import numpy as np import scipy.stats as st...0.5 1.5 累计分布函数的逆函数 stats.norm.ppf正态分布的累计分布函数的逆函数，即下分位点。...泊松分布的概率函数为： 累积概率分布函数为： 均值方差：泊松分布的均值和方差都是 。...：",p) #结果： 喝7杯水概率： 0.13958653195059664 喝9杯水以下的概率： 0.716624258727011 2.2 泊松概率及累积概率分布（以上面例子为例）： from scipy...import numpy as np import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.style
这些操作可以对不同类型的数字进行混合运算，为了保证操作的精度，系统在运算过程中会做相应的转化。数字精度的问题，我们在这里不再讨论。下图中展示了运算过程中，数据自动向上造型的原则。...注: 1、实线箭头表示没有信息丢失的转换，也就是安全性的转换，虚线的箭头表示有精度损失的转化，也就是不安全的。 2、当两个操作数类型不相同时，操作数在运算前会子松向上造型成相同的类型，再进行运算。...示例如下： 运行结果如下： 3、移位运算符 移位运算符操作的对象就是二进制的位，可以单独用移位运算符来处理int型整数。...以int类型的6297为例，代码如下： 运行结果： 注： xy相当于x/2y，从计算速度上讲，移位运算要比算术运算快。如果x是负数，那么x>>>3没有什么算术意义，只有逻辑意义。...在书写布尔表达式时，首先处理主要条件，如果主要条件已经不满足，其他条件也就失去了处理的意义。也提高了代码的执行效率。
该算法通过基本的加和移位运算代替乘法运算，使得矢量的旋转和定向的计算不再需要三角函数、乘法、开方、反三角、指数等函数。...CORDIC算法是一个“化繁为简”的算法，将许多复杂的运算转化为一种“仅需要移位和加法”的迭代操作。...由于其结合了天平的砝码原理，可以在固定步内达到设定的精度，因而赢得了广泛的赞誉。...NCO传统的实现方法主要有查表法、多项式展开法或近似法，但这些方法在速度、精度、资源方面难以兼顾。...而采用CORDIC算法来实现超函数时，则无需使用乘法器，它只需要一个最小的查找表(LUT)，利用简单的移位和相加运算，即可产生高精度的正余弦波形，尤其适合于FPGA的实现。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
